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RES13 过载保护 当系统流量超过一定阈值后，导致系统处于过载状态时，可能会导致部分请求失败，失败触发业务重试，会进一步增加系统的负荷，形成恶性循环，导致业务成功率远远低于系统的设计容量，甚至整体不可用。因此应用应该设计过载保护机制，使得在过载状态下依然可以保证一定比例设计容量的处理能力。
电商类应用典型部署架构（99.99%） 电子商务类应用用于外部客户，需要提供较高的可用性，并能承受组件故障，其可用性目标通常要求达到99.99%，即每年故障时间可以为52.56分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：假定每年故障中断3次，每次应急恢复决策时长为1
CCE云容器引擎 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。借助云容器引擎，可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
ELB弹性负载均衡 ELB弹性负载均衡是将访问流量根据分配策略分发到后端多台服务器的流量分发控制服务，支持独享型负载均衡与共享型负载均衡： 独享型负载均衡：独享型负载均衡实例资源独享，实例的性能不受其它实例的影响，可根据业务需要选择不同规格的实例。 共享型负载均衡：属于集群部署，
AS弹性伸缩 弹性伸缩（Auto Scaling，以下简称AS）是根据用户的业务需求，通过设置伸缩规则来自动增加/缩减业务资源。当业务需求增长时，AS自动增加弹性云服务器（ECS）实例或带宽资源，以保证业务能力；当业务需求下降时，AS自动缩减弹性云服务器（ECS）实例或带宽资源，
RDS云数据库 云数据库RDS（Relational Database Service，简称RDS）是一种基于云计算平台的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
安全性支柱 概述 基本概念 设计原则 问题和检查项 云安全治理策略 基础设施安全 应用安全 数据安全与隐私保护 安全运营 参考架构 安全性云服务介绍 更多参考文档
概述 安全性支柱简介 责任共担模型 父主题： 安全性支柱
SEC01 云安全治理策略 企业安全的最终目标不会随着采用云服务而改变，但实现这些目标的方式将会改变。为了安全地操作、管理您的工作负载，您必须对安全性的各个方面进行总体策略上的考虑。企业的管理层和安全团队需要根据企业总体安全战略和业务战略制定云安全战略，并且需要在计划采用云服务时尽早考虑安全性。
SEC02 身份认证 SEC02-01 对账号进行保护 SEC02-02 安全的登录机制 SEC02-03 安全管理及使用凭证 SEC02-04 一体化身份管理 父主题： 基础设施安全
应用安全 SEC06 应用安全性 父主题： 安全性支柱
SEC06 应用安全性 SEC06-01 安全合规使用开源软件 SEC06-02 建立安全编码规范 SEC06-03 实行代码白盒检视 SEC06-04 应用安全配置 SEC06-05 执行渗透测试 父主题： 应用安全
选择优先：云服务器扩容时目标可用区的选择按照选择的可用区列表的顺序进行优先级排序。 监控告警 配合CES服务，支持对弹性伸缩组的CPU、内存、磁盘、网络等进行监控和告警。详见“监控指标说明”。 父主题： AS弹性伸缩
ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch
标，例如响应时间、吞吐量、错误率、CPU 和内存利用率以及网络使用等。分析这些指标以了解服务的整体性能。 确定性能瓶颈：评估性能指标，以确定哪些性能指标是该场景测试的瓶颈点。评估包括高响应时间、资源使用、数据库问题、网络延迟和扩容限制等。确定服务场景的瓶颈点，有助于服务的优化改进与扩缩容处理。
和： 节点亲和：工作负载部署在指定节点/可用区或不部署在指定节点/可用区。 工作负载亲和/反亲和：负载部署在相同节点（就近部署就近路由降低网络消耗），或负载部署在不同节点（减少宕机影响）； 详见“调度策略（亲和与反亲和）”。 过载控制 CCE集群支持过载控制，在开启过载控制后，可
性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，cpu、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：
概述 本章节以典型Web应用为例，介绍不同可用性目标要求下部署的典型架构示例。针对每种场景，从以下几个维度进行设计，来达成可用性目标。 类别 应用可用性影响 冗余 应用内组件的高可用能力，在应用内部分节点故障时业务自动恢复能力 备份 应用数据被破坏的情况下的恢复能力 容灾 在Re
中 中 中 中 中 zstd 高 中 低 低 低 snappy 低 高 高 高 高 如果追求高TPS，建议采用lz4压缩算法；如果追求较低的网络I/O或希望较低的客户端/服务端CPU占用，建议采用zstd压缩算法。这里通常推荐使用lz4压缩算法，同时不建议使用gzip算法，因为它会
级别 备注 就近部署业务，避免时延过大 如果部署位置过远（非同一个region）或者时延较大（例如业务服务器与Redis实例通过公网连接），网络延迟将极大影响读写性能。 强制 如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在
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